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在众多企业的AI落地实践中，效率提升是最直观、最迅速被感知的改变。资料检索、报告初稿撰写、图表绘制、页面排版等环节显著提速，AI正逐步嵌入各类工作流，悄然重塑知识型工作的生产逻辑。
「2026第四届全国大学生预见未来行研大赛」现场，高校学子以实践回应了一个关键命题：AI如何真正走进商业研究的“深水区”？他们不再仅将AI视为加速器，而是将其作为探索真实世界的延伸工具——用AI辅助提出问题、锚定场景、整合信息、校验判断，更以自身的生活体验为触角，敏锐捕捉市场中尚未被数据显化的细微信号。
这群未来商业管理者的独特价值，在于他们拒绝让技术悬浮于生活之上；相反，他们主动把AI拉回烟火日常，并在通勤路上、宿舍闲聊、消费决策的一瞬中，识别出潜在的新需求与新赛道。
南开大学夺冠团队从香氛个护切入，发现香气正悄然渗透进家居空间、身体护理、情绪调节乃至身份表达等多元场域；西安交通大学团队聚焦新式养生茶饮，精准捕捉到年轻群体“戒不掉奶茶，又开始焦虑健康”的矛盾心理。
看似迥异的研究选题，实则共同指向一项核心能力：善用AI提效，却始终扎根真实市场，在复杂信息中精准设问、交叉验证，并输出经得起推敲的商业判断。
这些青年研究者的探索，也向企业抛出一个亟待回应的问题：当AI已能高效完成信息抓取、框架搭建与内容输出，行业研究真正的不可替代性究竟落于何处？
当AI融入研究全流程
本届大赛中，学生团队已不再满足于将AI作为“问答助手”，而是深度嵌入研究链条的关键节点。有的团队采用对话式AI进行文献梳理与逻辑建模，同时调用AI Agent完成数据清洗、可视化交互页面开发；另一些团队则选择“节点化协作”模式——由大模型与Agent分担标准化任务，人类成员专注结果复核与偏差纠偏，一旦发现异常，即可快速定位至对应环节进行迭代优化。
“AI正在推动行业研究从经验驱动的传统工作流，跃迁为可追溯、可复盘、可进化的AI原生研究范式。变化不止于‘更快’，更在于研究过程中的信源选择、数据处理、事实锚定、证据链构建、判断依据与结论生成，全部实现结构化留痕与闭环管理。”沙利文中国主管合伙人兼总裁王晨晖指出。他强调，传统行研中大量人力长期消耗在信息搬运、异构数据对齐与跨平台迁移等低附加值环节。
行业研究的质量，本质上由一系列微小但关键的判断堆叠而成：问题边界的划定是否合理？行业分类是否覆盖真实竞争关系？哪些信源具备公信力？用户访谈素材能否有效支撑分析框架？竞对格局的动态演化是否被准确捕捉？每一个环节的偏差，都可能放大最终结论的风险。
对企业而言，AI的应用绝不能止步于“会用工具”。组织真正需要重构的，是研究任务的颗粒度拆解机制、信源与证据的结构化存证方式、数据与事实的校验状态标识体系、争议点的协同裁决流程，以及结论责任的清晰归属规则。
一个人能熟练调用模型、编写Prompt、生成PPT，并不等于他具备扎实的研究素养。行业研究的护城河，根植于问题定义的精准性、任务拆解的合理性、校验节点的设计力，以及商业判断的穿透力。可靠的研究能力，不是被动接纳AI输出，而是有能力将模型结果解构为可溯源的事实、可论证的观点、可追责的判断，并在明确证据边界、设置反证条件、厘清责任主体的前提下，交付真正适配业务决策的结论。
公开信息越易得，一手洞察越珍贵
AI大幅压低了公开信息的获取门槛。行业白皮书、财经新闻、财报数据、社交平台评论、企业官网内容等，均可被快速采集、归类与初步解析。信息洪流奔涌而来的同时，新挑战亦随之浮现：独特洞察究竟源自何处？
在王晨晖看来，AI确能显著压缩公开信源的检索、聚合与初筛成本，但海量公开信息≠充分论证依据。人的差异化价值，正愈发集中于对线下场景观察、深度用户访谈、渠道一线反馈等非结构化信源的获取能力，以及对这类定性材料进行系统记录、多维交叉、逻辑提炼的专业功底。他特别指出，那些深藏于线下终端、尚未数字化的产业细节与真实用户反应，仍是当前AI难以触及的“认知盲区”。这也正是大赛持续要求学生开展实地调研的根本动因——在AI时代，一手洞察正成为行研竞争力的核心壁垒。
真实调研看似回归传统，却在AI语境下焕发新生。AI擅长处理“已被记录”的信息，而真实市场持续产出着“尚未被记录”的鲜活数据。门店中一次驻足凝视，试用时片刻迟疑，访谈中脱口而出的俚语评价，都可能是破译用户心智的密钥。
以香氛个护赛道为例，研究者必须沉入具体场景：何种气味触发用户停留？为何愿意为特定包装、品牌叙事或情绪价值买单？身体护理、家居香氛与情绪疗愈之间存在怎样的行为迁移路径？这些问题的答案，几乎无法从现有公开资料中直接提取。
对企业而言，更多数据、更快工具、更强模型，或许能提升趋势识别的灵敏度，却未必能揭示用户行为背后的深层动因。
AI时代，“走到现场、听见原声”，反而成为组织理解市场的关键动作。屏幕上的增长曲线仅提示“发生了什么”，而门店里的询问频次、试用时长、犹豫表情与复购行为，才能帮助企业读懂“为什么发生”。
因此，企业亟需构建属于自己的“一手感知系统”。它可源于门店暗访、焦点小组、渠道晨会纪要、社群舆情扫描，也可依托销售顾问的客户洞察、客服工单的共性痛点、产品经理的用户反馈，以及研究团队与业务前线的高频信息对齐。核心在于：组织是否具备捕捉那些尚未被行业命名、未被数据标签化的细微变化的能力，并将其转化为可讨论、可验证、可落地的业务判断。
未来商业管理者如何锻造可靠判断力
AI正持续降低技术应用门槛。阿里云高校AI人才培养负责人李卓君指出：“AI的价值在于放大人的能力，而非简化人的思考过程。它能提效降本，却无法替代人的思辨、决策与担当。”
这种本质差异，在学生团队的研究实践中已清晰显现。南开大学冠军团队坦言，关键数据与核心事实，仍需回归行业权威报告、企业年报、财务披露、平台官方口径、消费者问卷及专家深度访谈中反复比对。“AI可以加速过程，但准确性与可用性的最终裁定权，永远属于人。”
王晨晖认为，未来卓越的行研人才，必然是贯通AI工具链与商业研究逻辑的复合体：既要懂模型如何参与研究生产，更要对市场本质、业务脉络、证据强度与判断责任保持清醒自觉。在他看来，“AI无法替代的，恰是人对行业的纵深理解、对业务逻辑的直觉把握，以及将判断转化为执行动作的实战能力。”
西安交通大学一位少年班学生谈及成长路径时亦呼应此观点：“首先要依托学校扎实的理工科基础，成长为具备研究素养的人才——懂技术，才能真正懂行业；其次要锤炼领导力思维、商业敏感度与跨领域整合能力，最终成为复合型管理者。”
对新一代商业管理者而言，技术、研究与商业之间的边界，正变得前所未有的模糊与流动。
这为企业的人才培养提出了更务实的要求：AI培训不能仅停留在操作层面。会提问、会生成文本、会制作演示稿，正迅速蜕变为通用基础技能。更具价值的训练方向在于：能否识别表面完整答案中的逻辑断层？能否评估数据来源的可信度与适用边界？能否在相互冲突的观点中做出审慎取舍？能否将模型输出转化为附带责任承诺的业务建议？
因此，企业在培养AI时代人才时，应将训练场景锚定于真实业务问题。例如，抛出一个模糊的市场困惑，引导团队自主设计研究路径、合理调用AI增效、深入一线开展调研、交叉验证信息真伪、接受多方质询，并最终交付具备可执行性的解决方案。此类训练高度贴近真实商业战场，也更利于将个体能力沉淀为组织级研究能力。
工具将持续进化，研究、分析与表达的效率将持续攀升。但对企业而言，更根本的课题，是如何系统性地训练人——提出真问题、走进真现场、验证真事实、承担真判断。
决定答案价值的，从来不是技术多先进，而是人是否真正理解问题本身。
本文来自微信公众号“哈佛商业评论”（ID：hbrchinese），作者：薛纯，36氪经授权发布。
